差分杂草算法优化SVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 刘自鹏 李志华 陈欣
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性模拟电路 Volterra级数 差分杂草算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 134-138
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.07.035

摘要

针对非线性模拟电路软故障检测和定位难题,提出一种差分杂草算法(DEIWO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断新策略.首先利用递推最小二乘算法对电路Volterra级数时域核进行辨识提取故障特征,然后用差分杂草算法(DEIWO)优化支持向量机参数建立故障诊断模型,后对故障进行分类识别,完成故障诊断.仿真结果表明,该方法具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志华	河海大学能源与电气学院	58	261	8.0	13.0
2	陈欣	河海大学能源与电气学院	16	33	3.0	5.0
3	刘自鹏	河海大学能源与电气学院	3	2	1.0	1.0